(57)【要約】  本開示は、到着予定時刻を決定する方法及びシステムに関する。この方法は、端末装置から出発地及び目的地を含むサービス要求を受信することと、出発地及び目的地に基づいて経路を決定することと、前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定することと、転移学習モデルを決定することと、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて第２の特徴を決定することと、前記第２の特徴に基づいて到着予定時刻を決定することとを含む。
2019527871.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
サービスの供給を管理するための命令セットを含む少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と、
前記少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と通信する少なくとも１つプロセッサと、を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令セットを実行するとき、
端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信し、
前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定し
前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定し、
転移学習モデルを決定し、
前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定し、
前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定する
ように指示される、システム。
【請求項２】
前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定することは、
機械学習モデルを決定することと、
前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記到着予定時刻を決定することと、をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記機械学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻を決定し、
前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴到着時刻に基づいて、前記機械学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することと、をさらに含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第２の特徴に基づいて、予定価格を決定するように指示される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記第２の特徴に基づいて、第１の予定価格を決定することは、
機械学習モデルを決定することと、
前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記予定価格を決定することと、をさらに含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記出発地及び前記目的地に基づいて、前記経路を決定することは、
地図情報に基づいて、前記経路を決定することをさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記転移学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第１の履歴経路を決定し、
前記第１の履歴経路に関連付けられた第１の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
該履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記第１の履歴特徴と前記第２の履歴特徴に基づいて、前記転移学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記転移学習モデルを決定することと、をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記経路に関連付けられた前記第１の特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記第２の特徴は、位置特徴、時間特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
それぞれが少なくとも１つのプロセッサ、ストレージ、及びネットワークに接続するための通信プラットフォームを有する少なくとも１つの装置に実装される方法であって、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、転移学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定することと、を備える方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定することは、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、機械学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記到着予定時刻を決定することと、をさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記機械学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻を決定し、
前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴到着時刻に基づいて、前記機械学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することと、をさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、予定価格を決定すること、をさらに備える請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて第１の予定価格を決定することは、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、機械学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記予定価格を決定することと、をさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記機械学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴価格を決定し、
前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴価格に基づいて、前記機械学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することと、をさらに備える、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記出発地及び前記目的地に基づいて、前記経路を決定することは、
地図情報に基づいて、前記経路を決定すること、をさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記転移学習モデルを決定することは、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第１の履歴経路を決定し、
前記第１の履歴経路に関連付けられた第１の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
該履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記第１の履歴特徴と前記第２の履歴特徴に基づいて、前記転移学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記転移学習モデルを決定することと、をさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記経路に関連付けられた前記第１の特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記第２の特徴は、位置特徴、時間特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項２０】
個人化されたコンテンツをユーザに推薦するための情報が記録された非一時的な機械可読媒体であって、前記情報は、機械によって読み取られるとき、前記機械に、
端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信し、
前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定し
前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定し、
転移学習モデルを決定し、
前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定し、
前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定することを実行させる、非一時的な機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、到着予定時刻を決定するシステム及び方法に関し、特に、機械学習に基づいて到着予定時刻を決定するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
オンラインタクシー予約サービスなどのインターネット技術を利用したオンデマンド輸送サービスは、利便性のためにますます人気が高まっている。オンデマンド輸送サービスにおいて、出発地及び目的地を決定すると、サービス要求者は、到着予定時刻（ＥＴＡ）及び／又は予定価格を知りたい場合がある。サービス要求者は、ＥＴＡ及び／又は予定価格に基づいて、サービス要求を送信するか否かを決定することができる。より正確なＥＴＡ及び／又は予定価格をサービス要求者に提供できるシステム及び方法を有することが望ましい。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示の一態様は、システムを提供する。このシステムは、サービスの供給を管理するための命令セットを含む少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体を含む。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記少なくとも１つの記憶媒体と通信してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令セットを実行するとき、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信するように検出される。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、転移学習モデルを決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定してもよい。
【０００４】
本開示の他の態様は、方法を提供する。この方法は、到着予定時刻を決定する方法に関する。この方法は、それぞれが少なくとも１つのプロセッサ、ストレージ及びネットワークに接続するための通信プラットフォームを有する少なくとも１つの装置に実装される。前記少なくとも１つのプロセッサは、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定し、前記経路に関連付けられた第１の特徴、及び転移学習モデルを決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定してもよい。
【０００５】
本開示の他の態様によれば、非一時的な機械可読記憶媒体は、命令を含んでもよい。この非一時的な機械可読記憶媒体が要求元端末からのオンラインオンデマンドサービスプラットフォームの少なくとも１つのプロセッサによってアクセスされるとき、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに下記動作を１つ以上実行させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、無線ネットワークを介して、現在のデフォルトサービス位置を含むオンデマンドサービスの要求を取得させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記出発地及び目前記的地に基づいて、経路を決定させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、転移学習モデルを決定させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定させてもよい。前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサに、前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定させてもよい。
【０００６】
幾つかの実施形態では、前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定することは、１つ以上の動作をさらに備えてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、機械学習モデルを決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記到着予定時刻を決定してもよい。
【０００７】
幾つかの実施形態では、前記機械学習モデルを決定することは、１つ以上の動作をさらに備えてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、複数の注文履歴を取得してもよい。少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の注文履歴の各々に対して、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴到着時刻に基づいて、前記機械学習モデルを訓練し、かつ前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することができ。
【０００８】
幾つかの実施形態では、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の特徴に基づいて、予定価格を決定してもよい。
【０００９】
幾つかの実施形態では、前記第２の特徴に基づいて、前記第１の予定価格を決定することは、１つ以上の動作をさらに備えてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、機械学習モデルを決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記予定価格を決定してもよい。
【００１０】
幾つかの実施形態では、前記機械学習モデルを決定することは、１つ以上の動作をさらに備えてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、複数の注文履歴を取得してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の注文履歴の各々に対して、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路、前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴、及び前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴価格を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴価格に基づいて、前記機械学習モデルを訓練してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定してもよい
【００１１】
幾つかの実施形態では、前記出発地及び前記目的地に基づいて、前記経路を決定することは、地図情報に基づいて、前記経路を決定することをさらに備えてもよい。
【００１２】
幾つかの実施形態では、前記転移学習モデルを決定することは、１つ以上の動作をさらに備えてもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、複数の注文履歴を取得してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記複数の注文履歴の各々に対して、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第１の履歴経路を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の履歴経路に関連付けられた第１の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路、及び前記履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定してもよい。前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の履歴特徴と前記第２の履歴特徴に基づいて、転移学習モデルを訓練し、かつ前記訓練に基づいて、前記転移学習モデルを決定してもよい。
【００１３】
幾つかの実施形態では、前記経路に関連付けられた前記第１の特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１４】
幾つかの実施形態では、前記第２の特徴は、位置特徴、時間特徴、運転手特徴又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含んでもよい。
【００１５】
さらなる特徴は、以下の説明に部分的に記載され、当業者であれば、以下の図面及び添付の図面を検討することにより部分的に明らかになるか、又は実施例の製造又は動作によって学習してもよい。本開示の特徴は、以下に説明する詳細な実施例に示される方法論、手段及び組み合わせの様々な態様を実施又は使用することによって実現及び達成されてもよい。
【００１６】
例示的な実施形態により、本開示をさらに説明する。これらの例示的な実施形態は、図面と併せて詳細に説明される。これらの実施形態は、図面の幾つかの図を通して同様の参照番号が類似の構造を表す非限定的な例示的実施形態である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本開示の幾つかの実施形態に係る例示的なオンデマンドサービスシステムの概略図である。
【図２】本開示を実施できるモバイルデバイスのアーキテクチャを示す。
【図３】本開示の幾つかの実施形態に係る例示的なコンピューティングデバイスを示す概略図である。
【図４Ａ】本開示の幾つかの実施形態に係る例示的な処理エンジンを示すブロック図である。
【図４Ｂ】本開示の幾つかの実施形態に係る例示的な決定モジュールを示すブロック図である。
【図５】本開示の幾つかの実施形態に係る、ＥＴＡ及び／又は予定価格を決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図６】本開示の幾つかの実施形態に係る、転移学習モデルを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図７】本開示の幾つかの実施形態に係る、機械学習モデルを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。
【図８】本開示の幾つかの実施形態に係る、ＥＴＡ及び／又は予定価格を提示するための例示的なユーザインタフェースを示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の説明は、当業者が本開示を作成し、使用することができるように提示され、かつ特定の用途及びその要件の文脈において提供される。開示される実施形態に対する様々な変更は、当業者には容易に明らかであり、本明細書で定義された一般的な原理は、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、他の実施形態及び用途に適用されてもよい。したがって、本開示は、示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲と矛盾しない最大の範囲まで許容されるものとする。
【００１９】
本明細書で用いられる用語は、具体的な例示的実施形態を記述することのみを目的とするものであり、限定的であることを意図しない。本明細書で用いられる場合には、「ａ」、「ａｎ」の単数形及び「ｔｈｅ」は、文脈上明確に別途示されない限り、同様に複数形も包含することを意図するものとする。「包含する」、「備える」、「からなる」、「含有する」、「含む」、及び／又は「有する」などの用語は、本明細書において用いられる場合、言及される特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成部品の存在を明示しているが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成部品、及び／又はそれらの群の存在又は追加を排除するものではないことがさらに理解される。
【００２０】
本開示の上記及び上記以外の特徴及び性質、ならびに関連する構成要素及び各部分の組み合わせの動作方法と機能、及び製造の経済性については、以下の詳細な説明を添付の図面を参照して検討することにより、さらに明らかになり、これらはいずれも本明細書の一部を構成する。しかしながら、図面は、例示及び説明のみを目的とするものであり、本開示の範囲を限定するものではないことは、明確に理解されるべきである。図面は縮尺通りではないことを理解すべきである。
【００２１】
本開示において用いられるフローチャートは、本開示の幾つかの実施形態に従って、システムが実装する動作を示す。フローチャートの動作は、順番に従わずに実装されてもよいことは、明確に理解されるべきである。逆に、動作は、逆の順番で、又は同時に実装されてもよい。さらに、１つ以上の他の動作は、フローチャートに追加されてもよい。１つ以上の動作は、フローチャートから削除されてもよい。
【００２２】
さらに、本開示におけるシステム及び方法は、主に共有可能な注文のセットを割り当てることに関して説明されるが、それが例示的な実施形態に過ぎないことを理解すべきである。本開示のシステム又は方法は、他の種類のオンデマンドサービスにも適用することができる。例えば、本開示のシステム又は方法は、土地、海洋、航空宇宙など、又はそれらの任意の組み合わせを含む様々な環境の輸送システムに適用することができる。輸送システムの車両は、タクシー、自家用車、ヒッチハイク、バス、列車、超特急列車、高速鉄道、地下鉄、船舶、航空機、宇宙船、熱気球、自動運転車など、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。輸送システムは、管理及び／又は流通のための任意の輸送システム、例えば、エクスプレスを送信及び／又は受信するシステムを含んでもよい。本開示のシステム又は方法の適用は、ウェブページ、ブラウザのプラグイン、クライアント端末、カスタムシステム、内部解析システム、人工知能ロボットなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。
【００２３】
本開示における「乗客」、「要求元」、「サービス要求元」、及び「顧客」という用語は、サービスを要求するか又は注文することができる個人、実体又はツールを指すために互換的に用いられる。また、本開示における「運転手」、「提供者」、「サービス提供者」、及び「供給者」という用語は、サービスを提供するか、又はサービスの提供を容易化することができる個人、実体又はツールを指すために互換的に用いられる。本開示における「ユーザ」という用語は、サービスを要求し、サービスを注文し、サービスを提供するか、又はサービスの提供を容易化することができる個人、実体又はツールを指すことができる。例えば、ユーザは、乗客、運転手、オペレータなど、又はそれらの任意の組み合わせであってよい。本開示において、「乗客」と「乗客端末」は、互換的に用いられてもよく、「運転手」と「運転手端末」は、互換的に用いられてもよい。
【００２４】
本開示における「サービス要求」と「注文」という用語は、互換的に用いられて、乗客、要求元、サービス要求元、顧客、運転手、提供者、サービス提供者、供給者など、又はそれらの任意の組み合わせによって開始される要求を指す。サービス要求は、乗客、要求元、サービス要求元、顧客、運転手、提供者、サービス提供者、又は供給者のいずれか１つによって受け入れることができる。サービス要求は、有料であっても、無料であってもよい。
【００２５】
本開示において用いられる位置決め技術は、全地球測位システム（ＧＰＳ）、全地球航法衛星システム（ＧＬＯＮＡＳＳ）、コンパス測位システム（ＣＯＭＰＡＳＳ）、ガリレオ測位システム、準天頂衛星システム（ＱＺＳＳ）、ワイヤレスフィデリティ（ＷＩＦＩ）測位技術など、又はそれらの任意の組み合わせに基づくことができる。上記測位システムのうちの１つ以上は、本開示において互換的に用いることができる。
【００２６】
本開示の一態様は、到着予定時刻（ＥＴＡ）を決定するシステム及び方法を提供する。このシステムは、端末装置から、サービス要求を受信する。このシステムは、サービス要求に基づいて、経路を決定する。このシステムは、経路に関連付けられた第１の特徴を決定する。このシステムは、転移学習モデルを決定する。このシステムは、第１の特徴と転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定する。このシステムは、第２の特徴に基づいて、サービス要求に対応するＥＴＡ及び／又は予定価格を決定する。このシステムは、サービス要求に応じて、ＥＴＡ及び／又は予定価格を端末装置に送信する。このシステムは、機械学習モデルを適用し、ＥＴＡ及び／又は予定価格を決定するために第２の特徴を組み込む。より正確なＥＴＡ及び／又は予定価格を提供することにより、オンデマンドサービスのユーザ体験を向上させる。
【００２７】
なお、タクシー配車組み合わせサービスを含むオンラインタクシー配車のようなオンラインオンデマンド輸送サービスは、ポストインターネット時代のみに根ざした新しい形態のサービスである。それは、ポストインターネット時代にしか得られない技術的解決策をユーザ及びサービス提供者に提供する。インターネット前の時代に、ユーザが街頭でタクシーを呼ぶとき、タクシーの要求と受け入れは、乗客と乗客を見ているタクシー運転手との間にのみ発生する。乗客が電話の呼び出しを通じてタクシーを呼ぶ場合、サービスの要求と受けは、乗客とサービス提供者（例えば、タクシー会社又は業者）との間にのみ発生する。しかしながら、オンラインタクシーは、サービスのユーザがユーザから離れている膨大な数の個々のサービス提供者（例えば、タクシー）にサービス要求をリアルタイムかつ自動的に配信することを可能にする。それは、また複数のサービス提供者がサービス要求に同時かつリアルタイムに応答することを可能にする。したがって、オンラインオンデマンド輸送システムは、インターネットを介して、従来のインターネット前の輸送サービスシステムでは決して実現できない、ユーザ及びサービス提供者にとってはるかに効率的な取引プラットフォームを提供することができる。
【００２８】
図１は、幾つかの実施形態に係る例示的な位置を基にしたサービス提供システム１００の概略図である。例えば、位置を基にしたサービス提供システム１００は、タクシー配車、運転代行サービス、エクスプレスカーサービス、相乗り、バスサービス、運転手雇い、及びシャトルサービスなどの輸送サービス用のオンライン輸送サービスプラットフォームであってよい。位置を基にしたサービス提供システム１００は、サーバ１１０、ネットワーク１２０、要求元端末１３０、提供者端末１４０、車両１５０、及びデータベース１６０を含んでもよい。サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでもよい。
【００２９】
幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、単一のサーバ又はサーバグループであってよい。サーバグループは、集中型であっても分散型であってもよい（例えば、サーバ１１０は、分散型システムであってよい）。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、ローカルであってもリモートであってもよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して、要求元端末１３０、提供者端末１４０及び／又はデータベース１６０に格納された情報及び／又はデータにアクセスしてもよい。別の例として、サーバ１１０は、格納された情報及び／又はデータにアクセスするために、要求元端末１３０、提供者端末１４０及び／又はデータベース１６０に直接接続してもよい。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、クラウドプラットフォームに実装してもよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、本開示の図４に示す１つ以上のコンポーネントを有してもよい。
【００３０】
幾つかの実施形態では、サーバ１１０は、処理エンジン１１２を含んでもよい。処理エンジン１１２は、本開示に記載された１つ以上の機能を実行するために、サービス要求に関連する情報及び／又はデータを処理してもよい。例えば、処理エンジン１１２は、要求元端末１３０から取得されたサービス要求に基づいて、参考情報を決定してもよい。幾つかの実施形態では、処理エンジン１１２は、１つ以上の処理エンジン（例えば、シングルコア処理エンジン又はマルチコアプロセッサ）を含んでもよい。単に例として、処理エンジン１１２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、特定用途向け命令セットプロセッサ（ＡＳＩＰ）、画像処理装置（ＧＰＵ）、物理演算処理装置（ＰＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、コントローラ、マイクロコントローラユニット、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、マイクロプロセッサなど、又はそれらの任意の組み合わせなどの１つ以上のハードウェアプロセッサを含んでもよい。
【００３１】
ネットワーク１２０は、情報及び／又はデータの交換を容易にすることができる。幾つかの実施形態では、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネント（例えば、サーバ１１０、要求元端末１３０、提供者端末１４０、車両１５０及びデータベース１６０）は、ネットワーク１２０を介して、位置を基にしたサービス提供システム１００の他のコンポーネントに対して、情報及び／又はデータを送信してもよい。例えば、サーバ１１０は、ネットワーク１２０を介して、提供者端末１３０からサービス要求を取得／入手してもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１２０は、任意のタイプの有線又は無線ネットワーク、又はそれらの組み合わせであってよい。単に例として、ネットワーク１３０は、ケーブルネットワーク、有線ネットワーク、光ファイバーネットワーク、テレコミュニケーションネットワーク、イントラネット、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレスローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、公衆電話交換網（ＰＳＴＮ）、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）ネットワーク、ＺＩＧＢＥＥ（登録商標）ネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ）ネットワーク、など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、ネットワーク１２０は、１つ以上のネットワークアクセスポイントを含んでもよい。例えば、ネットワーク１２０は、基地局及び／又はインターネット交換ポイント１２０−１、１２０−２等のような有線又は無線のネットワークアクセスポイントを含むことができ、そこを介して位置を基にしたサービス提供システム１００の１つ以上のコンポーネントがネットワーク１２０に接続されデータ及び／又は情報を交換する。
【００３２】
幾つかの実施形態では、要求元は、要求元端末１３０のユーザであってよい。幾つかの実施形態では、要求元端末１３０のユーザは、要求元以外の誰かであってよい。例えば、要求元端末１３０のユーザＡは、要求元端末１３０を用いて、ユーザＢにサービス要求を送信するか、又はサーバ１１０からサービス及び／又は情報あるいは命令を受信してもよい。幾つかの実施形態では、提供者は、提供者端末１４０のユーザであってよい。幾つかの実施形態では、提供者端末１４０のユーザは、提供者以外の誰かであってよい。例えば、提供者端末１４０のユーザＣは、提供者端末１４０を用いて、ユーザＤにサービス要求、及び／又はサーバ１１０から情報又は命令を受信してもよい。幾つかの実施形態では、「要求元」と「要求元端末」は、互換的に用いられてもよく、「提供者」と「提供者端末」は、互換的に用いられてもよい。
【００３３】
幾つかの実施形態では、要求元端末１３０は、モバイルデバイス１３０−１、タブレット型コンピュータ１３０−２、ラップトップ型コンピュータ１３０−３、自動車内の内蔵デバイス１３０−４など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、モバイルデバイス１３０−１は、スマートホームデバイス、ウエアラブルデバイス、モバイルデバイス、バーチャルリアリティ装置、拡張現実感装置など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、スマートホームデバイスは、スマート照明装置、インテリジェント電気機器の制御装置、スマート監視装置、スマートテレビ、スマートビデオカメラ、インターフォンなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、ウエアラブルデバイスは、ブレスレット、フットギア、グラス、ヘルメット、ウォッチ、クロージング、バックパック、スマートアクセサリーなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、モバイルデバイスは、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ゲーミングデバイス、ナビゲーション装置、販売時点情報管理（ＰＯＳ）装置、ラップトップ、デスクトップなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。幾つかの実施形態では、バーチャルリアリティ装置及び／又は拡張現実感装置は、バーチャルリアリティヘルメット、バーチャルリアリティグラス、バーチャルリアリティパッチ、拡張現実ヘルメット、拡張現実グラス、拡張現実パッチなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、バーチャルリアリティ装置及び／又は拡張現実感装置は、Ｇｏｏｇｌｅ  ＧｌａｓｓＴＭ、Ｏｃｕｌｕｓ  ＲｉｆｔＴＭ、ＨｏｌｏｌｅｎｓＴＭ、Ｇｅａｒ  ＶＲＴＭ等を含んでもよい。幾つかの実施形態では、自動車内の内蔵デバイス１３０−４は、車載コンピュータ、車載テレビ等を含んでもよい。幾つかの実施形態では、要求元端末１３０は、要求元及び／又は要求元端末１３０の位置を決める測位技術を備えた装置であってよい。
【００３４】
提供者装置１４０は、複数の運転者装置１４０−１、１４０−２、１４０−３、１４０−４を含んでもよい。幾つかの実施形態では、提供者端末１４０は、要求元端末１３０と類似又は同一の装置であってもよい。幾つかの実施形態では、提供者端末１４０は、提供者端末１４０（例えば、サービス提供者）のユーザ及び／又は提供者端末１４０の位置を決める測位技術を利用する装置であってよい。幾つかの実施形態では、要求元端末１３０及び／又は提供者端末１４０は、要求元、要求元端末１３０、提供者及び／又は提供者端末１４０の位置を決定するために、１つ以上の他の位置決め装置と通信してもよい。幾つかの実施形態では、要求元端末１３０及び／又は提供者端末１４０は、測位情報をサーバ１１０に送信することができる。
【００３５】
幾つかの実施形態では、提供者端末１４０は、１つ以上の車両１５０に対応してもよい。車両１５０は、乗客を運び、目的地まで移動してもよい。車両１５０は、複数の車両１５０−１、１５０−２、．．．、１５０−ｎを含んでもよい。１つの車両は、１つの車両タイプに対応してもよい。車両タイプは、タクシー、高級車、小荷物車、バス、折り返し運転などを含んでもよい。
【００３６】
データベース１６０は、データ及び／又は命令を格納することができる。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、要求元端末１３０及び／又は提供者端末１４０から取得されたデータを格納してもよい。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、サーバ１１０が本開示に記載された例示的な方法を実施するために実行するか又は使用するデータ及び／又は命令を格納してもよい。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、マスストレージ、リムーバブルストレージ、揮発性読み書きメモリ、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例示的なマスストレージは、磁気ディスク、光ディスク、ソリッドステートドライブ等を含んでもよい。例示的なリムーバブルストレージは、フラッシュドライブ、フロッピーディスク、光ディスク、メモリーカード、ジップディスク、磁気テープ等を含んでもよい。例示的な揮発性読み書きメモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含んでもよい。例示的なＲＡＭは、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックＲＡＭ（ＤＤＲ  ＳＤＲＡＭ）、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、サイリスタＲＡＭ（Ｔ−ＲＡＭ）、ゼロキャパシタＲＡＭ（Ｚ−ＲＡＭ）等を含んでもよい。例示的なＲＯＭは、マスクＲＯＭ（ＭＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、及びデジタルバーサタイルディスクＲＯＭ等を含んでもよい。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、クラウドプラットフォームに実装してもよい。単に例として、クラウドプラットフォームは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド、コミュニティクラウド、分散クラウド、インタークラウド、マルチクラウドなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
【００３７】
幾つかの実施形態では、データベース１６０は、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネント（例えば、サーバ１１０、要求元端末１３０、提供者端末１４０等）と通信するために、ネットワーク１２０に接続してもよい。位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネントは、ネットワーク１２０を介して、データベース１６０に格納されたデータ又は命令にアクセスすることができる。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネント（例えば、サーバ１１０、要求元端末１３０、提供者端末１４０等）と直接接続するか、又は通信してもよい。幾つかの実施形態では、データベース１６０は、サーバ１１０の一部であってよい。
【００３８】
幾つかの実施形態では、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネント（例えば、サーバ１１０、要求元端末１３０、提供者端末１４０等）は、データベース１６０にアクセスする許可を有してもよい。幾つかの実施形態では、１つ以上の条件が満たされる場合、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネントは、要求元、提供者及び／又は公共に関連する情報の読み取り及び／又は変更を行ってもよい。例えば、サーバ１１０は、サービスが完了した後に１つ以上のユーザの情報の読み取り及び／又は変更を行ってもよい。別の例として、要求元端末１３０からサービス要求を受信する場合、提供者端末１４０は、要求元に関連する情報にアクセスしてもよいが、提供者端末１４０は、要求元の関連情報を変更することはできない。
【００３９】
幾つかの実施形態では、位置を基にしたサービス提供システム１００内の１つ以上のコンポーネントの情報交換は、サービスを要求することにより達成してもよい。サービス要求の対象は、任意の商品であってもよい。幾つかの実施形態では、商品は、有形商品であってもよいし、無形商品であってもよい。有形商品は、食品、医薬品、日用品、化学商品、電気器具、衣類、自動車、住宅、贅沢品など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。無形商品は、サービス提供商品、金融商品、ナレッジ商品、インターネット商品など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。インターネット商品は、個別ホスト商品、ウェブ商品、モバイルインターネット商品、商用ホスト商品、組み込み商品など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。モバイルインターネット商品は、移動端末のソフトウェア、プログラム、システムなど、又はそれらの任意の組み合わせで用いることができる。移動端末は、タブレット型コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートウォッチ、販売時点情報管理（ＰＯＳ）装置、車載コンピュータ、車載テレビ、ウエアラブルデバイスなど、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、商品は、コンピュータ又は携帯電話で用いられる任意のソフトウェア及び／又はアプリケーションであってもよい。ソフトウェア及び／又はアプリケーションは、社交、ショッピング、輸送、娯楽、学習、投資など、又はそれらの任意の組み合わせに関連することができる。幾つかの実施形態では、輸送に関連するソフトウェア及び／又はアプリケーションは、旅行ソフトウェア及び／又はアプリケーション、車両スケジューリングソフトウェア及び／又はアプリケーション、地図ソフトウェア及び／又はアプリケーションなどを含んでもよい。車両スケジューリングソフトウェア及び／又はアプリケーションでは、車両は、馬、馬車、人力車（例えば、手押し一輪車、自転車、三輪車等）、自動車（例えば、タクシー、バス、自家用車等）、列車、地下鉄、船舶、航空機（例えば、飛行機、ヘリコプター、宇宙連絡船、ロケット、熱気球等）など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。
【００４０】
当業者であれば、位置を基にしたサービス提供システム１００の要素が実行する場合、この要素は、電気信号及び／又は電磁信号を介して実行してもよいことを理解する。例えば、要求元端末１３０は、決定、対象の識別又は選択のようなタスクを処理するとき、そのようなタスクを処理するためにそのプロセッサ内の論理回路を動作させてもよい。要求元端末１３０がサービス要求をサーバ１１０に送信するとき、要求元端末１３０のプロセッサは、要求を符号化する電気信号を生成してもよい。要求元端末１３０のプロセッサは、その後、電気信号を出力ポートに送信してもよい。要求元端末１３０が有線ネットワークを介してサーバ１１０と通信すると、出力ポートは、電気信号をサーバ１１０の入力ポートにさらに送信するケーブルに物理的に接続してもよい。要求元端末１３０が無線ネットワークを介してサーバ１１０と通信すると、要求元端末１３０の出力ポートは、電気信号を電磁信号に変換する１つ以上のアンテナであってよい。同様に、提供者端末１３０は、そのプロセッサ内の論理回路の動作によりタスクを処理し、かつ電気信号又は電磁信号を介してサーバ１１０から命令及び／又はサービス要求を受信してもよい。要求元端末１３０、提供者端末１４０及び／又はサーバ１１０のような電子デバイス内で、そのプロセッサが命令の処理、命令の送信、及び／又は動作の実行を行うとき、命令及び／又は動作は、電気信号を介して実行される。例えば、プロセッサは、記憶媒体からデータを検索するか又は保存するとき、構造化データを記憶媒体に読み書きしてもよい読み書き装置に電気信号を送信してもよい。構造化データは、電子デバイスのバスを介して、電気信号の形でプロセッサに送信してもよい。ここで、電気信号は、１つの電気信号、一連の電気信号、及び／又は複数の離散電気信号を指すことができる。
【００４１】
図２は、本開示を実施できるモバイルデバイスのアーキテクチャを示す。この例では、サービスの注文に関連する情報又はスケジューリングシステムからの他の情報を提示し、相互作用するユーザデバイスは、モバイルデバイス２００であり、それは、スマートフォン、タブレット、音楽プレーヤー、ハンドル型ゲーム機、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、及びウェアラブルコンピューティングデバイス（例えば、眼鏡、腕時計など）、又は任意の他のフォームファクタを含むが、これらに限定されない。この例におけるモバイルデバイス２００は、無線通信アンテナなどの通信ユニット２１０、ディスプレイ２２０、１つ以上の画像処理装置（ＧＰＵ）２３０、１つ以上の中央処理装置（ＣＰＵ）２４０、１つ以上の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置２５０、メモリ２６０、及びストレージ２９０を含む。システムバス又はコントローラ（図示せず）を含むが、これらに限定されない任意の他の適切なコンポーネントは、モバイルデバイス２００に含んでもよい。図２に示すように、ＣＰＵ２４０によって実行されるために、ＩＯＳ、ＡＮＤＲＯＩＤ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）  ＰＨＯＮＥなどのようなモバイルオペレーティングシステム２７０と１つ以上のアプリケーション２８０は、ストレージ２９０からメモリ２６０にロードしてもよい。アプリケーション２８０は、サービスの注文に関連する情報又はモバイルデバイス２００の位置を基にしたサービス提供システムからの他の情報を受信しレンダリングするためのブラウザ又は任意の他の適切なモバイルアプリケーションを含んでもよい。情報ストリームとのユーザ対話は、Ｉ／Ｏ装置２５０を介して達成され、かつ、例えばネットワークを介して、位置を基にしたサービス提供システム１００及び／又はシステム１００の他のコンポーネントに提供されてもよい。
【００４２】
本開示で説明される様々なモジュール、ユニット、及びそれらの機能を実装するために、コンピュータハードウェアプラットフォームは、本明細書に記載される１つ以上の要素（例えば、位置を基にしたサービス提供システム１００及び／又は図１〜８に関して記載される位置を基にしたサービス提供システム１００の他のコンポーネント）のハードウェアプラットフォームとして用いることができる。このようなコンピュータのハードウェア要素、オペレーティングシステム及びプログラミング言語は、本質的に慣例的であり、当業者であれば、これらの技術を本明細書に記載されるサービス供給の管理に適合させるために十分に精通していることが推定される。適切にプログラムされていれば、コンピュータはサーバとして機能することができるが、ユーザインタフェース要素を有するコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）又は他のタイプのワークステーション又は端末装置を実装するために用いることができる。当業者であれば、このようなコンピュータ装置の構造、プログラミング、及び一般的な動作に精通しており、その結果、図面は自明でなければならないと思われる。
【００４３】
図３は、サーバ１１０、要求元端末１３０及び／又は提供者端末１４０が本開示の幾つかの実施形態に従って実装できるコンピューティングデバイス３００の例示的なハードウェア及びソフトウェアコンポーネントを示す概略図である。例えば、処理エンジン１１２は、コンピューティングデバイス３００に実装されると共に、本開示で開示される処理エンジン１１２の機能を実行するように構成されてもよい。
【００４４】
コンピューティングデバイス３００は、本開示の位置を基にしたサービス提供システムを実装するために用いられる汎用コンピュータ又は専用コンピュータであってもよい。コンピューティングデバイス３００は、本明細書で記載されるように、位置を基にしたサービスの任意のコンポーネントを実装するために用いることができる。例えば、処理エンジン１１２は、そのハードウェア、ソフトウェアプログラム、ファームウェア又はそれらの組み合わせを介して、コンピューティングデバイス３００に実装されてもよい。便宜上、このようなコンピュータの１つのみを示すが、処理負荷を分散させるために、本明細書に記載されたオンデマンドサービスに関連するコンピュータ機能が、複数の同様のプラットフォームに分散して実装可能である。
【００４５】
コンピューティングデバイス３００は、例えば、データ通信を容易にするためにそれ自体に接続されたネットワークとの間で接続されるＣＯＭポート３５０を含んでもよい。コンピューティングデバイス３００は、プログラム命令を実行するための１つ以上のプロセッサ（例えば、論理回路）の形態のプロセッサ（例えば、プロセッサ３２０）を含んでもよい。例えば、プロセッサは、その中にインタフェース回路と処理回路を含んでもよい。インタフェース回路は、バス３１０から電子信号を受信するように構成されてもよく、電子信号は、処理回路が処理するための構造化データ及び／又は命令を符号化する。処理回路は、論理計算を行い、その後、電子信号として符号化された結論、結果及び／又は命令を決定しても良い。そして、インタフェース回路は、バス３１０を介して、電子信号を処理回路から送信することができる。例示的なコンピュータプラットフォームは、様々なデータファイルをコンピュータで処理及び／又は送信するために、バス３１０、プログラムストレージ、及びディスク３７０、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３３０又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３４０のような異なる形式のデータストレージを含んでもよい。例示的なコンピュータプラットフォームは、ＲＯＭ３３０、ＲＡＭ３４０、及び／又はプロセッサ３２０によって実行される他のタイプの非一時的記憶媒体に格納されたプログラム命令を含んでもよい。本開示の方法及び／又はプロセスは、プログラム命令として実装することができる。コンピューティングデバイス３００は、コンピュータと、ユーザインタフェース要素３８０のようなその中の他のコンポーネントとの間の入力及び／又は出力をサポートするＩ／Ｏコンポーネント３６０を含んでもよい。コンピューティングデバイス３００は、ネットワーク通信を介してプログラミング及びデータを受信してもよい。
【００４６】
単なる例示を目的とし、１つのプロセッサのみをコンピューティングデバイス３００内に示す。しかしながら、本開示におけるコンピューティングデバイス３００は、複数のプロセッサを含んでもよいため、本開示で説明されるように、１つのプロセッサによって実施される動作及び／又は方法ステップは、複数のプロセッサによって共同で又は別々に実施することができる。例えば、本開示において、コンピューティングデバイス３００のプロセッサがステップＡ及びステップＢの両方を実行する場合、ステップＡ及びステップＢは、コンピューティングデバイス３００において２つの異なるプロセッサによって共同で又は別々に実施することができる（例えば、第１のプロセッサがステップＡを実行し、第２のプロセッサがステップＢを実行するか、又は第１のプロセッサと第２のプロセッサがステップＡ及びステップＢを共同で実行する）ことは理解される。
【００４７】
図４Ａは、本開示の幾つかの実施形態に係る例示的な処理エンジン１１２を示すブロック図である。図４Ｂは、本開示の幾つかの実施形態に係る例示的な決定モジュール４２０を示すブロック図である。
【００４８】
図４Ａに示すように、処理エンジン１１２は、取得モジュール４１０、決定モジュール４２０、及び通信モジュール４３０を含んでもよい。図４Ｂに示すように、決定モジュール４２０は、経路決定ユニット４２１、特徴決定ユニット４２３、モデル決定ユニット４２５及びパラメータ決定ユニット４２７を含んでもよい。
【００４９】
取得モジュール４１０は、１つ以上のサービス要求を取得するように構成されてもよい。取得モジュール４１０は、ネットワーク１２０を介して端末（例えば、要求元端末１３０）からサービス要求を取得してもよい。幾つかの実施形態では、サービス要求は、輸送サービスの要求であってよい。サービス要求は、注文情報、ユーザ情報など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５０】
注文情報は、出発地、始点、目的地、終点、出発時間、到着時刻、許容待ち時間、乗客の数、荷物情報、走行距離情報、要求された座席数、要求された車両のタイプ、ペットを持っているか否か、ユーザ習慣／好み（例えば、車両タイプ、トランクのサイズ、車両の負荷など）、輸送を他人と共有することに同意するか否か、など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５１】
ユーザ情報は、輸送サービスを要求する要求元に関連付けられた情報であってよい。ユーザ情報は、名前、ニックネーム、性別、写真、国籍、年齢、生年月日、連絡先情報（電話番号、携帯電話番号、ソーシャルメディアアカウント情報（例えば、ＷｅｃｈａｔＴＭアカウント、ＱＱＴＭアカウント、ＬｉｎｋｅｄｉｎＴＭなど）、ユーザと連絡できる他の方法など）、位置情報（例えば、座標情報、方向情報、運動状態情報など）、職業、評価、使用時間など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５２】
幾つかの実施形態では、取得モジュール４１０は、１つ以上の注文履歴を取得するように構成されてもよい。注文履歴は、データベース１６０に格納されても良い。注文履歴は、注文履歴情報、履歴ユーザ情報など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５３】
注文履歴情報は、注文番号、出発地、始点、目的地、終点、出発時間、到着時刻、許容待ち時間、乗客の数、荷物情報、走行距離情報、ペットを持っているか否か、ユーザ習慣／好み（例えば、車両タイプ、トランクのサイズ、車両の負荷など）、輸送を他人と共有するか否か、価格、消費者によって引き上げられた価格、サービス提供者によって調整された価格、システムによって調整された価格、報酬の使用条件、支払期限（例えば、現金払い、デビットカード支払い、オンライン支払い、送金支払いなど）、注文完了状態、道路状況（例えば、安全、道路建設、又は他の理由による道路閉鎖）、交通状況など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５４】
履歴ユーザ情報は、注文のサービス要求元又はサービス提供者に関連付けられた情報であってよい。履歴ユーザ情報は、名前、ニックネーム、性別、写真、国籍、年齢、生年月日、連絡先情報（電話番号、携帯電話番号、ソーシャルメディアアカウント情報（例えば、ＷｅｃｈａｔＴＭアカウント、ＱＱＴＭアカウント、ＬｉｎｋｅｄｉｎＴＭなど）、ユーザと連絡できる他の方法など）、位置情報（例えば、座標情報、方向情報、運動状態情報など）、職業、評価、使用時間、運転経験、車両年齢、車両タイプ、車両状態、ナンバープレートの番号、運転免許証番号、認定状況、ユーザ習慣／好み、追加サービスのための特徴（例えば、トランクサイズ、パノラマサンルーフ、その他の追加特徴など）など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００５５】
決定モジュール４２０は、サービス要求の出発地及び目的地に基づいて、経路を決定するように構成されてもよい。特に、経路は、経路決定ユニット４２１によって決定されてもよい。経路は、始点から終点までの移動経路であってよい。始点は、乗客を拾う位置であってよい。終点は、乗客を降ろす位置であってよい。経路は、計画経路（図８に示す経路８４０）又は実際の経路（図８に示す経路８３０）であってもよい。
【００５６】
決定モジュール４２０は、経路に関連付けられた特徴を決定するように構成されてもよい。特に、特徴は、特徴決定ユニット４２３によって決定されてもよい。特徴は、第１の経路に関連付けられた第１の特徴、第２の経路に関連付けられた第２の特徴、第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。幾つかの実施形態では、第２の特徴は、第１の特徴に基づいて決定されてもよい。特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、交通特徴、位置特徴、時間特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。特徴のさらなる詳細は、図５及び関連する説明に見出すことができる。
【００５７】
決定モジュール４２０は、モデルをさらに決定してもよい。特に、モデルは、モデル決定ユニット４２５によって決定されてもよい。モデルは、転移学習モデル、機械学習モデルなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。転移学習モデルは、第２の経路（例えば、予定の実際特徴）に関連付けられた第２の特徴を決定するように構成されてもよい。機械学習モデルは、サービス要求に対応する到着予定時刻（ＥＴＡ）及び／又は予定価格を決定するように構成されてもよい。幾つかの実施形態では、転移学習モデル及び／又は機械学習モデルは、複数の注文履歴を用いて訓練されてもよい。
【００５８】
決定モジュール４２０は、サービス要求に対応するＥＴＡ及び／又は予定価格をさらに決定してもよい。特に、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、パラメータ決定ユニット４２７によって決定されてもよい。幾つかの実施形態では、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、第２の特徴と機械学習モデルに基づいて決定されてもよい。単に例として、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、転移学習モデル、深層学習モデル、データマイニングモデル、ニューラルネットワークモデル、線形フィッティングモデル、非線形フィッティングモデルなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない他のモデルによってされてもよい。
【００５９】
通信モジュール４３０は、ネットワーク１２０を介して、ＥＴＡ及び／又は予定価格を端末（例えば、要求元端末１３０）に送信するように構成されてもよい。幾つかの実施形態では、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、要求元端末１３０に提示されてもよい。要求元端末１３０は、テキスト、イメージ、ビデオコンテンツ、オーディオコンテンツ、グラフィックスなどの任意の適切なコンテンツを用いて、サービス要求及び／又は参考情報を提示されてもよい。
【００６０】
幾つかの実施形態では、通信モジュール４３０は、要求元端末１３０から応答を受信してもよい。通信モジュール４３０は、サービス要求及び／又はサービス要求に関連する任意のデータを１つ以上の提供者端末に送信してもよい。
【００６１】
なお、処理エンジン１１２に関連する上記の説明は、例示を目的として提供されたものであり、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の指示下で様々な変形及び修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、モデル決定ユニット４２５は、転移学習モデルを決定することができる第１の決定サブユニット（図示せず）と、機械学習モデルを決定することができる第２の決定サブユニット（図示せず）とを含んでもよい。同様の修正は、本開示の範囲内に含まれるべきである。
【００６２】
図５は、本開示の幾つかの実施形態に係る、ＥＴＡ及び／又は予定価格を決定するための例示的なプロセス及び／又は方法５００を示すフローチャートである。プロセス及び／又は方法５００は、位置を基にしたサービス提供システム１００によって実行されてもよい。例えば、プロセス及び／又は方法５００は、ストレージＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０に格納された命令セット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ３２０は、命令セットを実行することが可能であり、従って、プロセス及び／又は方法５００を実行するように指示されることが可能である。
【００６３】
ステップ５１０では、処理エンジン１１２は、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信してもよい。特に、ステップ５１０は、図４Ａに示すように、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。
【００６４】
サービス要求は、要求元端末（例えば、図１に関連して説明される要求元端末１３０）から受信されてもよい。サービス要求は、任意の位置を基にしたサービスの要求であってよい。幾つかの実施形態では、サービス要求は、輸送サービス（例えば、タクシーサービス）の要求であってよい。サービス要求は、リアルタイム要求、予約要求など、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。本明細書で用いられるように、リアルタイム要求は、要求元が現時点に、又は当業者にとって現時点に合理的に近い所定の時間に受信することを期待するサービスを含んでもよい。例えば、所定の時間が、現時点からの５分間内、現時点からの１０分間内又は現時点からの２０分間内などのような現時点からのある期間内にあると、サービス要求は、リアルタイム要求であってよい。予約要求は、要求元が現時点からの将来の時刻に受信することを期待するサービスを含んでもよい。例えば、サービスが現時点より後の所定の期間内の将来の時刻の後にスケジュールされると、サービス要求は、予約要求であってよい。所定の期間は、現時点後の２０分間、現時点後の２時間又は現時点後の１日間であってもよい。幾つかの実施形態では、処理エンジン１１０は、時間閾値に基づいて、リアルタイム要求又は予約要求を定義してもよい。時間閾値は、位置を基にしたサービス提供システム１００のデフォルト設定であってもよく、異なる状況に応じて調整可能であってもよい。例えば、トラフィックピーク期間には、時間閾値は比較的小さく（例えば、１０分間）設定されてもよく、オフピーク期間（例えば、１０：００〜１２：００ａｍ）には、時間閾値は比較的大きく（例えば、１時間）設定されてもよい。
【００６５】
サービス要求は、出発地及び目的地を含んでもよい。出発地は、端末装置（例えば、要求元端末１３０）の現在の位置であってよい。幾つかの実施形態では、出発地は、端末装置の現在の位置と異なる位置であってよい。例えば、サービスが要求元以外のユーザ（例えば、要求元の友人又は親戚）によって要求される場合、出発地は、ユーザの現在の位置又はユーザによって指定された位置であってもよい。別の例として、出発地は、要求元によって指定される任意の位置であってもよい。出発地及び／又は目的地は、様々な方法で取得してもよく、例えば、要求元端末１３０を介する手動入力、履歴入力記録に応じる選択、システム推薦に応じる選択、ＧＰＳ技術など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。出発地及び／又は目的地は、位置、位置のアドレス、位置の経度及び緯度座標、位置に対応する地図内の地点など、又はそれらの任意の組み合わせの説明として示してもよい。
【００６６】
ステップ５２０では、処理エンジン１１２は、出発地及び目的地に基づいて、経路を決定してもよい。特に、ステップ５２０は、図４Ｂに示すように、経路決定ユニット４２１によって実行されてもよい。
【００６７】
経路は、始点（例えば、乗客が乗車する位置）から終点（例えば、乗客が降車する位置）までの移動経路であってよい。始点は、出発地に対応してもよい。始点と出発地は同じでも異なってもよい。終点は、目的地に対応してもよい。終点と目的地は同じでも異なってもよい。例えば、出発地及び／又は目的地が車両によってアクセスできない（例えば、建物、広場、公園）場合、始点は、出発地及び／又は目的地に近い場所であってよい。
【００６８】
幾つかの実施形態では、経路は、地図データ又はナビゲーションデータに基づいて決定されてもよい。地図データ又はナビゲーションデータにより、出発地から目的地までの１つ以上の経路を決定してもよい。例えば、２Ｄ地図、３Ｄ地図、地理的地図、オンライン地図、仮想地図などは、経路の決定中に用いることができる。
【００６９】
経路は、複数のモデリング言語に基づいて決定されてもよい。例えば、モデリング言語は、スタンフォード研究所問題解決プログラム（ＳＴＲＩＰＳ）言語、アクション記述言語（ＡＤＬ）、プランニング記述言語（ＰＤＤＬ）など、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
【００７０】
経路は、経路計画技術に基づいて決定されてもよい。経路計画技術は、例えば、機械学習技術、人工知能技術、テンプレート接近技術、人工ポテンシャル場技術など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、経路計画に用いられるアルゴリズムは、双方向Ａ＊アルゴリズム、Ａ＊アルゴリズム、サンプルアルゴリズムなど、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。幾つかの実施形態では、経路は、注文履歴で完了した複数の経路に基づいて決定されてもよい。例えば、経路Ａが出発地から目的地まで、複数の注文履歴のうち最も頻繁に使用される経路として決定されると、経路Ａは、同じ出発地から同じ目的地までの経路として要求元に推薦されてもよい。
【００７１】
幾つかの実施形態では、１つ以上の経路は、要求元に決定され推薦され、かつ１つの経路は、１つ以上の経路から選択されてもよい。経路選択は、ユーザ（例えば、要求元端末１３０の要求元）又は処理エンジン１１０によって実行されてもよい。幾つかの実施形態では、経路は、時間関連基準、サービスコスト関連基準、１つ以上の経路からの経路関連基準に基づいて選択されてもよい。例えば、経路は、最短の走行距離、最短時間、最小のサービスコストなどで、１つ以上の経路から選択されてもよい。
【００７２】
ステップ５３０では、処理エンジン１１２は、経路に関連付けられた第１の特徴を決定してもよい。特に、ステップ５３０は、図４Ｂに示すように、特徴決定ユニット４２３によって実行されてもよい。第１の特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、交通特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【００７３】
注文特徴は、経路に関連付けられた１つ以上の注文から抽出されてもよい。例えば、輸送サービスの注文の始点は、経路の出発地と同じであってもよい。注文特徴は、出発地、始点、目的地、終点、出発時間、到着時刻、乗客の数、荷物情報、走行距離情報、経路の出発地付近の注文数、経路の出発地付近の注文密度など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。例えば、清華大学から国立図書館までの経路であると、注文特徴は、過去１時間内の清華大学から国立図書館までの注文数であってよい。
【００７４】
地図特徴は、経路に関連する地図に表示されてもよい。地図は、３Ｄ（３次元）地図又は２Ｄ地図であってもよい。地図に関連付けられた情報は、現在時刻及び位置に応じて、リアルタイムに更新されてもよい。地図は、端末装置の１つ以上のモバイルアプリケーションに実装されてもよい。地図特徴は、道路情報、交通信号情報、経路の長さなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。道路情報は、交差点の数、交差点の分布などを含むが、これらに限定されない。例えば、清華大学から国立図書館までの経路の地図特徴は、１０個の交通信号と６個の交差点を含んでもよい。
【００７５】
運転手特徴は、経路の出発地付近の運転手に関連付けられた情報であってよい。運転手特徴は、出発地付近の利用可能な運転手の数、利用可能な運転手のプロファイル（例えば、利用可能な運転手の習慣／好み）、利用可能な運転手に対応する車両のタイプなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。例えば、運転手特徴は、出発地（清華大学）付近のサービス注文を取るために利用可能な８人の運転手がいることを示されてもよい。
【００７６】
交通特徴は、経路に関連する交通情報であってよい。交通特徴は、経路の連結配列、経路の幅、経路の道路状態、経路の車両情報、道路渋滞情報、制限情報、道路修理、交通事故、気象条件など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。例えば、交通特徴は、清華大学から国立図書館までの経路で、道路渋滞を引き起こす交通事故があることを示されてもよい。
【００７７】
ステップ５４０では、処理エンジン１１２は、転移学習モデルを決定してもよい。特に、転移学習モデルは、図４Ｂに示すように、モデル決定ユニット４２５によって決定されてもよい。
【００７８】
転移学習は、トレーニングインスタンスに比べて、異なるが関連する分布から抽出されたテストインスタンスを予測するという問題に取り組むことができる。転移学習は、帰納転移学習、トランスダクテイブ転移学習、教師なし転移学習などを含むが、これに限定されない。帰納転移学の設定では、ソースとターゲットのドメインが同じであるか否かに係わらず、ターゲットタスクはソースタスクとは異なる。トランスダクテイブ転移学習の設定では、ソースとターゲットのドメインが同じである場合、ソースとターゲットのタスクは同じである。教師なし転移学習の設定では、帰納転移学の設定と同様に、ソースとターゲットのドメインが同じであるか否かに係わらず、ターゲットタスクはソースタスクとは異なるが、ソースタスクに関連する。しかしながら、教師なし転移学習は、クラスタリング、次元削減、密度推定のようなターゲットドメインにおける教師なし学習タスクの解決に重点を置いている。この場合、訓練中にソースドメインとターゲットドメインの両方で利用できるラベル付きデータがない。
【００７９】
本開示によれば、転移学習モデルは、特徴（例えば、第１の特徴）に関連する経路に従って、予定の実際特徴（例えば、第２の特徴）を決定するために適用することができる。転移学習モデルは、大規模深層学習モデルであってよい。転移学習モデルは、注文履歴に応じて決定及び／又は訓練することができる。転移学習モデルのさらなる詳細は、図６及び関連する説明に見出すことができる。
【００８０】
ステップ５５０では、処理エンジン１１２は、第１の特徴と転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定してもよい。特に、ステップ５５０は、図４Ｂに示すように、特徴決定ユニット４２３によって実行されてもよい。
【００８１】
第２の特徴は、予定の実際の経路に関連する予定の実際特徴であってよい。第２の特徴は、位置特徴、時間特徴、予定の実際の経路に関連付けられた運転手特徴、予定の実際の経路に関連付けられた交通特徴、予定の実際の経路に関連付けられた他の特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。位置特徴は、出発地（又は始点）、目的地（又は終点）など、又はそれらの任意の組み合わせの情報を含むが、これらに限定されない。時間特徴は、期間、曜日、到着時刻など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。予定の実際の経路に関連付けられた運転手特徴は、運転の好み、車速、運転手がナビゲーションガイドに従って運転するか否かなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。予定の実際の経路に関連付けられた交通特徴は、実際の運転経路、経路の連結配列、経路の長さ、経路の幅、経路の道路状態（例えば、車両容積、車両密度、車速などのようなリアルタイム道路状態、交通信号の数、一方向又は双方向道路、交差点情報などのような非リアルタイム道路状態）、経路の車両情報、道路渋滞情報、制限情報など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。予定の実際の経路に関連付けられた他の特徴は、道路修理、交通事故、気象条件など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これに限定されない。
【００８２】
ステップ５６０では、処理エンジン１１２は、機械学習モデルを決定することができる。特に、ステップ５６０は、図４Ｂに示すように、モデル決定ユニット４２５によって実行されてもよい。
【００８３】
機械学習モデルは、教師あり学習モデル、教師なし学習モデル及び強化学習モデルであってもよい。教師あり学習では、コンピュータは、「教師」によって与えられる例示的な入力とそれらの所望の出力を提示されてもよく、かつ目標は、入力を出力にマッピングする一般的なルールを学習することができる。教師なし学習では、学習アルゴリズムにラベルを付けず、コンピュータに独自に入力内の構造を見つけさせる。教師なし学習は、それ自体の目標（データ内の隠れたパターンを発見すること）又は目的（表現学習）を達成するための手段であってもよい。強化学習では、コンピュータプログラムは、特定の目標（例えば、車を運転するか又は対戦相手に対してゲームをすること）を実行しなければならない動的環境と相互作用する。プログラムは、問題空間をナビゲートする際に、報酬や罰に関してフィードバックを提供してもよい。本開示によれば、機械学習モデルは、第２の特徴に基づいて、到着予定時刻及び／又は予定価格を決定するように構成されてもよい。機械学習モデルは、注文履歴に応じて決定及び／又は訓練されておもよい。機械学習モデルと機械学習モデルの訓練の更なる詳細は、図７及び関連する説明に見出すことができる。
【００８４】
ステップ５７０では、処理エンジン１１２は、第２の特徴と機械学習モデルに基づいて、サービス要求に対応する到着予定時刻（ＥＴＡ）及び／又は予定価格を決定してもよい。特に、ステップ５７０は、図４Ｂに示すように、パラメータ決定ユニット４２７によって実行されてもよい。
【００８５】
ＥＴＡは、到着時刻の推定値であってよい。ＥＴＡは、期間、時点又はそれらの組み合わせとして示されてもよい。本明細書で用いられるように、ＥＴＡは、出発地から目的地までの経路で費やされた期間であってよい。別の例として、ＥＴＡは、目的地に到着する時点であってもよい。幾つかの実施形態では、ＥＴＡの計算は、現在時刻又は指定された時点から開始されてもよい。予定価格は、サービスが完了した後にサービス要求者がサービス提供者に支払う必要があるサービスコストであってよい。本明細書で用いられるように、予定価格は、経路の走行距離、経路で費やされた期間、１日の時間帯、気象条件など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない特徴に基づいて決定されてもよい。幾つかの実施形態では、予定価格は、到着予定時刻に基づいて決定されてもよい。
【００８６】
ステップ５８０では、処理エンジン１１２は、サービス要求に応じて、到着予定時刻及び／又は予定価格を端末装置（例えば、要求元端末１３０）に送信してもよい。特に、ステップ５８０は、図４Ａに示すように、通信モジュール４３０によって実行されてもよい。ＥＴＡ及び／又は予定価格を知ることにより、サービス要求元は、サービス要求を送信するか否かを判断することができる。
【００８７】
なお、上記の説明は、例示のみを目的とするものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形及び修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、例示的なプロセス／方法５００の他の部分に、１つ以上の他の任意のステップ（例えば、格納ステップ）を追加することができる。別の例として、ステップ５６０は、省略することができ、独立して実行することもできる。別の例として、ステップ５８０は、省略することができ、独立して実行することもできる。単なる例示を目的とし、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、経路に関連付けられた第１の特徴と１つ以上の注文履歴に基づいて決定することができる。例えば、経路が注文履歴中の経路と類似すると、ＥＴＡ及び／又は予定価格は、注文履歴の到着時刻及び／又は価格として決定することができる。
【００８８】
図６は、本開示の幾つかの実施形態に係る、転移学習モデルを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス及び／又は方法６００は、位置を基にしたサービス提供システム１００によって実行されてもよい。例えば、プロセス及び／又は方法６００は、ストレージＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０に格納された命令セット（例えば、アプリケーション）として実装することができる。プロセッサ３２０は、命令セットを実行することが可能であり、従って、プロセス及び／又は方法６００を実行するように指示されることが可能である。
【００８９】
ステップ６１０では、処理エンジン１１２は、転移学習モデルを開始することができる。幾つかの実施形態では、転移学習モデルは、ストレージＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０に格納することができる。転移学習モデルは、学習済みモデルであり、履歴サービス要求を処理するために用いられる。あるいは、転移学習モデルは、訓練される必要がある１つ以上のパラメータを含んでもよい。本明細書で用いられるように、転移学習モデルは、以下のように定義することができる。ソースドメインＤＳと学習タスクＴＳ、ターゲットドメインＤＴと学習タスクＴＴが与えられた場合、転移学習は、ＤＳとＴＳの知識を用いて、ＤＴのターゲット予測機能ｆＴ（・）の学習の改善に役立つことを目的とし、ここでＤＳ≠ＤＴ又はＴＳ≠ＴＴ。
【００９０】
ドメインＤは、特徴空間χと周辺確率分布χ＝｛χ１，…，χｎ｝∈χの２つのコンポーネントからなり、χｉは、いくつかの文書に対応する第i項ベクトルであり、χは、特定の学習サンプルである。一般に、２つのドメインが異なると、それらは異なる特徴空間又は異なる周辺確率分布を有してもよい。
【００９１】
特定のドメインＤ＝｛χ，Ｐ（χ）｝が与えられた場合、タスクは、ラベルスペースＹと客観的予測関数ｆ（・）（Ｔ＝｛Ｙ，ｆ（・）｝で示される）の２つのコンポーネントからなり、それは観察されていないが、訓練データから学習することができ、それは、ペア｛ｘｉ，ｙｉ｝からなり、ｘｉ∈χ、ｙｉ∈Ｙである。関数ｆ（・）は、新しいインスタンスχの対応するラベルｆ（χ）を予測するために用いることができる。より具体的には、ソースドメインデータは、
【００９２】
【数１】
2019527871.tif 000003
【００９３】
として示されてもよく、
【００９４】
【数２】
2019527871.tif 000004
【００９５】
はデータインスタンスであり、
【００９６】
【数３】
2019527871.tif 000005
【００９７】
は対応するクラスラベルである。同様に、ターゲットドメインデータは、
【００９８】
【数４】
2019527871.tif 000006
【００９９】
と示されてもよく、入力
【０１００】
【数５】
2019527871.tif 000007
【０１０１】
はχＴ内にあり、
【０１０２】
【数６】
2019527871.tif 000008
【０１０３】
は対応する出力である。ほとんどの場合、０≦ｎＴ≦ｎＳ。
【０１０４】
ステップ６２０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴を取得することができる。特に、ステップ６２０は、図４Ａに示すように、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。注文は、データベース１６０又は他のストレージ（例えば、要求元端末１３０内のストレージ）に格納することができる。注文は、ネットワーク１２０を介して、取得モジュール４１０によって取得されてもよい。
【０１０５】
ステップ６３０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴の各々に関連付けられた第１の履歴経路を決定することができる。特に、第１の履歴経路は、図４Ｂに示すように、経路決定ユニット４２１によって決定されてもよい。
【０１０６】
第１の履歴経路は、オンデマンドサービスによって推薦される１つ以上の経路から選択された計画経路であってよい。第１の履歴経路は、始点（例えば、乗客が乗車する位置）から終点（例えば、乗客が降車する位置）までの計画移動経路であってよい。始点は、出発地に対応することができる。始点と出発地は同じでも異なってもよい。終点は、目的地に対応することができる。終点と目的地は同じでも異なってもよい。例えば、出発地及び／又は目的地が車両によってアクセスできない（例えば、建物、広場、公園）場合、始点は、出発地及び／又は目的地に近い場所であってよい。
【０１０７】
幾つかの実施形態では、第１の履歴経路は、地図データ又はナビゲーションデータに基づいて決定することができる。地図データ又はナビゲーションデータにより、出発地から目的地までの１つ以上の経路は決定することができる。例えば、２Ｄ地図、３Ｄ地図、地理的地図、オンライン地図、仮想地図などは、経路の決定中に用いることができる。
【０１０８】
第１の履歴経路は、複数のモデリング言語に基づいて決定することができる。例えば、モデリング言語は、スタンフォード研究所問題解決プログラム（ＳＴＲＩＰＳ）言語、アクション記述言語（ＡＤＬ）、プランニング記述言語（ＰＤＤＬ）など、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
【０１０９】
第１の履歴経路は、経路計画技術に基づいて決定することができる。経路計画技術は、例えば、機械学習技術、人工知能技術、テンプレート接近技術、人工ポテンシャル場技術など、又はそれらの任意の組み合わせを含んでもよい。例えば、経路計画に用いられるアルゴリズムは、双方向Ａアルゴリズム、Ａ＊アルゴリズム、サンプルアルゴリズムなど、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
【０１１０】
ステップ６４０では、処理エンジン１１２は、第１の履歴経路に関連付けられた第１の履歴特徴を決定することができる。特に、ステップ６４０は、図４Ｂに示すように、特徴決定ユニット４２３によって実行されてもよい。第１の履歴特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、交通特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。第１の履歴特徴は、図５に示すように、ステップ５３０で説明される第１の特徴と類似する。
【０１１１】
ステップ６５０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定することができる。特に、ステップ６５０は、図４Ｂに示すように、経路決定ユニット４２１によって実行されてもよい。第２の履歴経路は、注文履歴のデータから検索することができる。
【０１１２】
幾つかの実施形態では、第２の履歴経路は、注文履歴中の実際の経路であってよい。本明細書で用いられるように、実際の経路は、履歴経路に関連付けられた実際の移動経路である。実際の経路と計画経路は同じでも異なってもよい。例えば、注文履歴のサービス提供者は、計画経路に沿って運転することができる。別の例として、注文履歴のサービス提供者は、計画経路ではなく、自身によって決定される経路に沿って運転することができる。
【０１１３】
ステップ６６０では、処理エンジン１１２は、第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定することができる。特に、ステップ６６０は、図４Ｂに示すように、特徴決定ユニット４２３によって実行されてもよい。第２の履歴特徴は、第２の履歴経路に関連付けられた特徴であってよい。第２の履歴特徴は、実際の経路に関連する実際の特徴であってよい。例えば、第２の履歴特徴（又は実際の特徴）は、位置特徴、時間特徴、実際の経路に関連付けられた運転手特徴、実際の経路に関連付けられた交通特徴、実際の経路に関連付けられた他の特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。第２の履歴特徴は、図５に示すように、ステップ５５０で説明される第２の特徴と類似する。
【０１１４】
ステップ６７０では、処理エンジン１１２は、第１の履歴特徴と第２の履歴特徴に基づいて、転移学習モデルを訓練することができる。特に、ステップ６７０は、図４Ｂに示すように、モデル決定ユニット４２５によって実行されてもよい。
【０１１５】
転移学習モデルは、１つ以上のマッピングルールを含んでもよい。本明細書で用いられるように、１つ以上のマッピングルールは、第１の履歴特徴と第２の履歴特徴の間の１つ以上の関係であってよい。幾つかの実施形態では、１つ以上のマッピングルールは、第１の履歴特徴に基づいて、第２の履歴特徴を決定するために用いることができる。例えば、第１の履歴特徴をＡとし、第２の履歴特徴をＢとすると、マッピングルールは、Ａ→Ｂとして決定されてもよい。「→」は、ＡとＢの間に関係（例えば、ＡがＢに等しいか、又はＡはＢの関数である）があることを表すことができる。Ａ及び／又はＢは、１つ以上の特徴を含んでもよい。この場合、第１の特徴がＡであると、第２の特徴は、第１の特徴とマッピングルールに基づいて、Ｂとして決定することができる。
【０１１６】
ステップ６８０では、処理エンジン１１２は、訓練に基づいて、転移学習モデルを決定してもよい。転移学習モデルは、データベース１６０又は他のストレージ（例えばＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０）に格納してもよい。幾つかの実施形態では、転移学習モデルは、空間特性に基づいて決定してもよい。例えば、転移学習モデルは、各都市に関して決定してもよい。複数の都市の転移学習モデルは、互いに同じでも異なってもよい。幾つかの実施形態では、転移学習モデルは、時間特性に基づいて決定されてもよい。例えば、転移学習モデルは、毎月決定されてもよい。幾つかの実施形態では、転移学習モデルは、特定のユーザグループに基づいて決定されてもよい。例えば、転移学習モデルは、２０歳から４０歳の間のユーザグループに基づいて決定されてもよい。
【０１１７】
なお、上記の説明は、例示のみを目的とするものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形及び修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、例示的なプロセス／方法６００の他の部分に、１つ以上の他の任意のステップ（例えば、格納ステップ）を追加してもよい。特に、ステップ６２０の後に選択動作を追加してもよく、その結果、条件を満たす注文（例えば、完了した注文、好評の注文）のみを選択してもよい。ステップ６７０の後に修正動作（例えば、ノイズ除去動作、単純化動作）を追加してもよく、その結果、転移学習モデルは修正してもよい。
【０１１８】
図７は、本開示の幾つかの実施形態に係る、機械学習モデルを決定するための例示的なプロセスを示すフローチャートである。プロセス及び／又は方法７００は、位置を基にしたサービス提供システム１００によって実行されてもよい。例えば、プロセス及び／又は方法７００は、ストレージＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０に格納された命令セット（例えば、アプリケーション）として実装されてもよい。プロセッサ３２０は、命令セットを実行することが可能であり、従って、プロセス及び／又は方法７００を実行するように指示されることが可能である。
【０１１９】
ステップ７１０では、処理エンジン１１２は、転移学習モデルを開始することができる。幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、ストレージＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０に格納することができる。
【０１２０】
ステップ７２０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴を取得してもよい。特に、ステップ７２０は、図４Ａに示すように、取得モジュール４１０によって実行されてもよい。注文履歴は、データベース１６０又は他のストレージ（例えば、要求元端末１３０内のストレージ）に格納しておもよい。注文は、ネットワーク１２０を介して、取得モジュール４１０によって取得されてもよい。幾つかの実施形態では、注文履歴は、都市内の注文、ある期間内の注文、車両タイプの注文など、又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。
【０１２１】
ステップ７３０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定してもよい。第２の履歴経路は、注文履歴中の実際の経路であってよい。第２の履歴経路は、ストレージ（例えば、データベース１６０）から検索されてもよい。
【０１２２】
ステップ７４０では、処理エンジン１１２は、第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定することができる。特に、ステップ６６０は、図４Ｂに示すように、特徴決定ユニット４２３によって実行されてもよい。第２の履歴特徴は、第２の履歴経路に関連付けられた特徴であってよい。第２の履歴特徴は、実際の経路に関連する実際の特徴であってよい。例えば、第２の履歴特徴（又は実際の特徴）は、位置特徴、時間特徴、実際の経路に関連付けられた運転手特徴、実際の経路に関連付けられた交通特徴、実際の経路に関連付けられた他の特徴など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。第２の履歴特徴は、図５に示すように、ステップ５５０で説明される第２の特徴と類似する。
【０１２３】
ステップ７５０では、処理エンジン１１２は、複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻及び／又は履歴価格を決定することができる。履歴到着時刻は、到着時刻の値であってよい。履歴到着時刻は、期間、時点又はそれらの組み合わせとして示すことができる。例えば、履歴到着時刻は、出発地から目的地までの経路で費やされた期間であってよい。別の例として、履歴到着時刻は、目的地に到着する時点であってもよい。履歴価格は、サービスが完了したときにサービス要求者がサービス提供者に支払ったサービス料であってよい。例えば、清華大学から国立図書館までの注文履歴では、７０分間がかかり、１４７元の費用がかかったと、この注文に関連付けられた履歴到着時刻は７０分間であり、履歴価格は１４７元である。
【０１２４】
ステップ７６０では、処理エンジン１１２は、第２の履歴特徴、複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻に基づいて、機械学習モデルを訓練することができる。特に、ステップ７６０は、図４Ｂに示すように、モデル決定ユニット４２５によって実行されてもよい。
【０１２５】
幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、１つ以上の決定ルールを含んでもよい。本明細書で用いられるように、１つ以上の決定ルールは、第２の履歴特徴と履歴到着時刻又は履歴価格との間の１つ以上の関係であってよい。１つ以上の決定ルールは、第２の特徴に基づいて、ＥＴＡ及び／又は予定価格を決定するために用いることができる。例えば、第２の特徴は道路渋滞指標であってもよく、１つの決定ルールはＥＴＡであってもよく、及び／又は予定価格はより大きい道路渋滞指標に比例してもよい。幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、学習アルゴリズムによって訓練されてもよい。学習アルゴリズムは、ＦＭ（因数分解機）、ＧＢＤＴ（勾配ブースティング決定木）、ニューラルネットワーク、ディープニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、蟻コロニーアルゴリズム、粒子群最適化、蜂コロニーアルゴリズムなど、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない
【０１２６】
ステップ７７０では、機械学習モデルは、訓練に基づいて決定することができる。機械学習モデルは、データベース１６０又は他のストレージ（例えばＲＯＭ３３０又はＲＡＭ３４０）に格納することができる。幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、空間特性に基づいて決定されてもよい。例えば、機械学習モデルは、各都市に関して決定されてもよい。複数の都市の機械学習モデルは、互いに同じでも異なってもよい。幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、時間特性に基づいて決定されてもよい。例えば、機械学習モデルは、毎月決定されてもよい。幾つかの実施形態では、機械学習モデルは、特定のユーザグループに基づいて決定されてもよい。例えば、機械学習モデルは、２０歳から４０歳の間のユーザグループに基づいて決定されてもよい。
【０１２７】
なお、上記の説明は、例示のみを目的とするものに過ぎず、本開示の範囲を限定するものではない。当業者であれば、本開示の教示下で複数の変形及び修正を行うことができる。しかしながら、これらの変形及び修正は、本開示の範囲から逸脱するものではない。例えば、例示的なプロセス／方法７００の他の部分に、１つ以上の他の任意のステップ（例えば、格納ステップ）を追加してもよい。特に、ステップ７７０の後に、各特徴は、機械学習モデルの決定中のその重要性及び／又は依存性に応じて、重みが割り当てられてもよい。別の例として、２つのモデルは、ステップ７６０で訓練されてもよく、そのうちの一方は時間のための機械学習モデルであってよく、他方は価格のためのモデルであってよい。
【０１２８】
図８は、本開示の幾つかの実施形態に係る、ＥＴＡ及び／又は予定価格を提示するための例示的なユーザインタフェースを示す概略図である。ユーザインタフェースは、１つ以上の端末（例えば、提供者端末、要求元端末など）によって提示されてもよい。ユーザインタフェースは、サービス要求に関連する情報（例えば、交通情報、天気情報、時間情報、位置情報、価格情報など）を提示するための１つ以上のユーザインタフェース要素（「ＵＩ要素」とも呼ばれる）を含んでもよい。ＵＩ要素の各々は、例えば、１つ以上のボタン、アイコン、チェックボックス、メッセージボックス、テキストフィールド、データフィールド、検索フィールドなどであること及び／又はそれらを含んでもよい。
【０１２９】
例えば、図８に示すように、ユーザインタフェース８００は、始点（例えば、出発地）８２０と終点（例えば、目的地）８１０との間の計画経路を提示するための点線８４０を含んでもよい。計画経路は、複数の推薦経路（図示せず）から選択されてもよい。ユーザインタフェース８００は、始点８２０と終点８１０との間の実際の経路（例えば、注文履歴中の実際の経路）を提示するための実線８３０を含んでもよい。さらに、ユーザインタフェースは、サービス要求に関連する時間情報及び／又は価格情報を提示するためのＵＩ要素８５０を含んでもよい。例えば、時間情報は、ＥＴＡ（例えば、２２分）として提示されてもよい。価格情報は、予定価格（例えば、￥３４）として提示されてもよい。幾つかの実施形態では、ＵＩ要素８５０のテキストフィールドを選択すると共に、詳細情報を提示してもよい。詳細情報は、走行距離、推定待ち時間、１キロメートルあたりの価格、追加料金、サービス料金など、又はそれらの任意の組み合わせを含むが、これらに限定されない。
【０１３０】
以上のように基本概念を説明してきたが、この詳細な開示を読んだ当業者には、上記の詳細な開示は、単なる例として提示されているに過ぎず、限定的ではないことは明らかである。本明細書には明示的に述べられていないが、様々な変更、改良、及び修正が想起され、それらは当業者に意図される。これらの変更、改良、及び修正は、本開示によって示唆されることが意図されており、本開示の例示的な実施形態の精神及び範囲内にある。
【０１３１】
さらに、所定の用語が、本開示の実施形態を説明するために使用されている。例えば、「一実施形態」、「実施形態」及び／又は「幾つかの実施形態」という用語は、この実施形態に関連して説明される特定の特徴、構造又は特性が本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書の様々な部分における「実施形態」又は「一実施形態」又は「代替実施形態」の２つ以上の言及は、必ずしもすべてが同一の実施形態を指しているわけではないことを強調し、それを理解するものとする。さらに、特定の特徴、構造、又は特性は、本開示の１つ以上の実施形態において適切に組み合わせられてもよい。
【０１３２】
さらに、当業者には理解されるように、本開示の態様は、本明細書において、任意の新規かつ有用なプロセス、機械、製造、又は組成物、又はそれらの新規で有用な改善を含む、多くの特許性のある種類又は文脈のいずれかで例示及び説明されてもよい。したがって、本開示の態様は、完全にハードウェア、完全にソフトウェア（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによる実装により実施されてもよく、実装は、本明細書では、一般に、「ユニット」、「モジュール」、又は「システム」と総称されてもよい。さらに、本開示の態様は、具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態をとることもできる。
【０１３３】
コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンドに、又は搬送波の一部として組み込まれたコンピュータ可読プログラムコードを有する伝搬データ信号を含む。このような伝搬信号は、電磁気、光学など、又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む様々な形態のいずれかを用いてもよい。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではないが、命令実行システム、機器もしくは装置によって用いられるか、又はこれらに関連させて使用するためのプログラムを通信、伝搬又は伝送し得る任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。コンピュータ可読信号媒体上に具現化されたプログラムコードは、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦなど、又はこれらの任意の適切な組み合わせを含む任意の適切な媒体を使用して送信されてもよい。
【０１３４】
本開示の態様の動作を実行するコンピュータプログラムコードは、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｃａｌａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｅｉｆｆｅｌ、ＪＡＤＥ、Ｅｍｅｒａｌｄ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、ＶＢ、ＮＥＴ、Ｐｙｔｈｏｎなどのオブジェクト指向プログラミング言語、「Ｃ」プログラミング言語、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ  ２００３、Ｐｅｒｌ、ＣＯＢＯＬ  ２００２、ＰＨＰ、ＡＢＡＰなどの従来の手続き型プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、Ｇｒｏｏｖｙなどの動的プログラミング言語、又は他のプログラミング言語を含む１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されてもよい。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にはユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータもしくはサーバ上で実行されてもよい。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されてもよく、又は接続は、外部コンピュータ（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを介して）もしくはクラウドコンピューティング環境で行われるか、又はサービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ）などのサービスとして提供されてもよい。
【０１３５】
さらに、処理要素もしくはシーケンス、又はそれに対する数、文字、もしくは他の名称の使用の、列挙された順序は、特許請求の範囲に特定され得るものを除き、請求された処理及び方法を任意の順序に限定することを意図するものではない。上記の開示は、現在、本開示の様々な有用な実施形態であると現在考えられる様々な実施例を通して論じているが、そのような詳細事項は説明を目的としてなされているにすぎず、添付の特許請求の範囲は、開示される実施形態に限定されず、むしろ、開示される実施形態の精神及び範囲内にある変形例及び均等な構成を包含するように意図されることが理解されるべきである。例えば、上述した様々な構成要素の実装は、ハードウェア装置で具体化され得るが、ソフトウェアのみの解決策として、例えば、既存のサーバ又はモバイルデバイス上にインストールとして実装されてもよい。
【０１３６】
同様に、本開示の実施形態の前述の説明では、本開示を簡素化し、１つ以上の様々な実施形態の理解に資するため、様々な特徴が単一の実施形態、図、又はその説明にまとめられることが理解されるべきである。しかしながら、本開示の方法は、特許請求された主題が各請求項において明示的に記載されたものより多くの特徴を必要とするという意図を反映するものとして解釈されるべきではない。むしろ、特許請求された主題は、前述の単一の開示される実施形態のすべての特徴よりも少ない範囲にある。
【符号の説明】
【０１３７】
１００  位置を基にしたサービス提供システム
１１０  サーバ
１１２  処理エンジン
１２０  ネットワーク
１３０  要求元端末
１４０  提供者端末
１５０  車両
１６０  データベース
２００  モバイルデバイス
３００  コンピューティングデバイス
【図１】
2019527871.tif 000009
【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】平成31年2月7日(2019.2.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムであって、
サービスの供給を管理するための命令セットを含む少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と、
前記少なくとも１つのコンピュータ可読記憶媒体と通信する少なくとも１つプロセッサと、を備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記命令セットを実行するとき、
端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信し、
前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定し
前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定し、
転移学習モデルを決定し、
前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定し、
前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定する
ように指示される、システム。
【請求項２】
前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定することは、
機械学習モデルを決定することと、
前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記到着予定時刻を決定することと、をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記機械学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻を決定し、
前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴到着時刻に基づいて、前記機械学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することと、をさらに含む、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記第２の特徴に基づいて、予定価格を決定するように指示される、請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記第２の特徴に基づいて、第１の予定価格を決定することは、
機械学習モデルを決定することと、
前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記予定価格を決定することと、をさらに含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記出発地及び前記目的地に基づいて、前記経路を決定することは、
地図情報に基づいて、前記経路を決定することをさらに含む、請求項１から５のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記転移学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第１の履歴経路を決定し、
前記第１の履歴経路に関連付けられた第１の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
該履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記第１の履歴特徴と前記第２の履歴特徴に基づいて、前記転移学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記転移学習モデルを決定することと、をさらに含む、請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記経路に関連付けられた前記第１の特徴は、注文特徴、地図特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記第２の特徴は、位置特徴、時間特徴、運転手特徴、又は交通特徴のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
それぞれが少なくとも１つのプロセッサ、ストレージ、及びネットワークに接続するための通信プラットフォームを有する少なくとも１つの装置に実装される方法であって、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、転移学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定することと、を備える方法。
【請求項１１】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、前記到着予定時刻を決定することは、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、機械学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記到着予定時刻を決定することと、をさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記機械学習モデルを決定することは、
複数の注文履歴を取得することと、
前記複数の注文履歴の各々に対して、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた第２の履歴経路を決定し、
前記第２の履歴経路に関連付けられた第２の履歴特徴を決定し、
前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた履歴到着時刻を決定し、
前記第２の履歴特徴、前記複数の注文履歴の各々に関連付けられた前記履歴到着時刻に基づいて、前記機械学習モデルを訓練することと、
前記訓練に基づいて、前記機械学習モデルを決定することと、をさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて、予定価格を決定すること、をさらに備える請求項１０から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴に基づいて第１の予定価格を決定することは、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、機械学習モデルを決定することと、
前記少なくとも１つのプロセッサにより、前記第２の特徴と前記機械学習モデルに基づいて、前記予定価格を決定することと、をさらに備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
個人化されたコンテンツをユーザに推薦するための情報が記録された非一時的な機械可読媒体であって、前記情報は、機械によって読み取られるとき、前記機械に、
端末装置から、出発地及び目的地を含むサービス要求を受信し、
前記出発地及び前記目的地に基づいて、経路を決定し
前記経路に関連付けられた第１の特徴を決定し、
転移学習モデルを決定し、
前記第１の特徴と前記転移学習モデルに基づいて、第２の特徴を決定し、
前記第２の特徴に基づいて、到着予定時刻を決定することを実行させる、非一時的な機械可読媒体。
【国際調査報告】
2019527871.tif 000018
2019527871.tif 000019